오늘은 크게 두 가지 소식을 전해드립니다. 첫 번째는 프랑스 국방부에 설립된 AI 부서에 대한 짧은 소식입니다. 직원 규모만 무려 300명입니다. 두 번째 꼭지는 구글이 AI 에이전트에 연구를 집중하고 있다는 뉴스를 구글 딥마인드의 수장 ‘하사비스’의 입을 통해 확인하는 내용입니다. 다소 긴 글을 상대적으로 짧게 요약했습니다. 그리고 이어서 AI 관련 주요 헤드라인을 정리해 보았습니다.

활기찬 4월 첫 주가 되시길 바랍니다.

1. 프랑스, 군용 인공지능 R&D 기관 발표

프랑스 정부는 앞으로 몇 달 안에 군사 인공지능을 위한 R&D 기관을 설립할 것이라고 세바스티앙 르코르뉴 프랑스 국방부 장관이 발표했습니다. 국방부 장관은 3월 8일 레제코(Les Echos) 신문과의 인터뷰에서 국방 인공지능 기관(The Ministerial Agency for Defence AI: Amiad)에 연간 약 3억 유로의 예산이 지원될 것이라고 말했습니다.

2. 하사비스 구글을 구할 수 있을까?

앞으로 AI 모델의 진화 방향은 무엇일까요? 이를 구글 딥마인드 수장 ‘데미스 하사비스’와의 인터뷰를 통해 소개한 글이 Big Technlogy에 실렸습니다. 오웰을 이용해 영문을 한국으로 문체 변경한 이후 제가 작지 않은 부분을 수정했습니다.

딥마인드 창립자의 AI 혁신 역사

데미스 하사비스는 구글을 구할 수 있냐고 물었을 때, 화면 너머로 저를 진지하게 바라보았어요. 영국의 저녁 시간, 딥마인드 창립자 하사비스는 야근 중이었죠. 그의 AI 연구소 딥마인드가 2023년 여름 구글 브레인을 흡수한 후, 하사비스는 구글/알파벳 전체 AI 연구를 이끌고 있으며 앞으로 해야 할 일은 막대합니다.

구글의 핵심 사업은 여전히 번창하고 있습니다. 하사비스와 저는 구글 Meet에서 대화를 나누며, 이 인터뷰는 Gmail을 통해 조율되고 구글 캘린더로 예약되며 구글 검색을 통해 조사되었습니다. 이러한 핵심 제품 덕분에 구글은 2023년 3,070억 달러의 수익을 올리며 4분기에 13% 성장했습니다. 그러나 AI 경쟁에서 구글이 승리할 수 있는 능력이 있는지에 대한 의문이 최근 강하게 제기되고 있습니다.

AI 혁신의 선두주자

하사비스는 구글이 AI 분야에서 최첨단을 유지할 수 있도록 돕는 사람입니다. 하사비스는 다수의 혁신적인 AI 팀을 이끌며 여러 돌파구를 만들어냈습니다. 딥마인드는 2014년 알파벳에 인수된 이후 AlphaGo로 보드 게임을 해결하고, AlphaFold로 단백질을 해독하며, 수천 가지 새로운 재료를 합성하는 기반을 마련했습니다.

하지만 이제 하사비스와 결합된 구글 딥마인드 팀은 AI가 구글 핵심 제품을 실질적으로 개선하도록 해야 합니다. 그리고 그 모든 것을 하면서도 수익성 높은 검색 광고 비즈니스를 위협해서는 안됩니다.

AI 전쟁 & 구글의 미래

처음에 챗GPT는 호기심의 대상이었습니다. OpenAI 챗봇은 2022년 말 세상에 등장했습니다. 구글 내부에서 이 OpenAI의 챗GPT는 구글이 내부적으로 운영하고 있는 생성 AI 챗봇 LaMDA와 유사해 보였습니다. 챗GPT가 역사상 가장 빠르게 성장하는 소비자 제품으로 등장하면서 챗GPT가 구글 검색 서비스를 위협할 수 있다는 주장이 등장하면서, 구글은 자신들에게 문제가 있다는 것을 깨달았습니다. 많은 전문가들은 구글이 혁신가의 딜레마에 빠져 있다고 주장하기 시작했습니다. 구글 내부에도 “코드 레드"가 발동되었습니다.

구글은 평화로운 시기를 뒤로하고 AI 전쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 이제 첫 번째 큰 움직임으로, 경쟁 관계에 있던 구글 브레인과 딥마인드 팀을 하나로 합치면서 '구글 딥마인드'라는 이름 아래 하사비스가 지휘봉을 잡았습니다. 거대 언어 모델은 훈련과 운영에서 엄청난 컴퓨팅 파워를 요구하는데, 두 AI 연구 부서 사이에서 컴퓨팅 자원을 나누는 것은 그들의 진전을 방해할 수 있기 때문입니다. 합병은 실용적인 의미를 가지고 있었습니다.

하사비스에 따르면, AI 연구와 제품 개발도 서로 충돌하기 시작해, 이들을 결합하는 것이 합리적이라고 판단됐습니다다. 단백질 Fold 문제를 해결하는 것이 검색 기능을 개선할지는 아직 확실하지 않지만, 하사비스는 알파폴드와 같은 과학 도우미가 의미를 갖기 위해서는 AI 환각 문제를 해결해야 한다고 말합니다. 하사비스는 "만약 우리가 알파폴드에서 환각 문제를 해결한다면, 우리는 이 솔루션을 제미나이(Gemini)로 가져와 챗봇에도 적용할 수 있을 것입니다"라고 말합니다.

제미나이의 도전과 기회

하사비스가 언급한 제미나이는 구글이 오픈AI의 GPT 모델에 대응하여 내놓은 제품입니다. 대부분의 전문가들에 의하면, 제미나이는 오픈AI의 기술과 맞먹는 수준입니다. 하사비스와 구글 CEO 순다르 피차이는 2024년 2월에 최대 100만 토큰까지 처리할 수 있는 거대언어모델인 제미나이 1.5를 발표했습니다. 이는 1시간 분량의 비디오, 11시간 분량의 오디오 혹은 열 권의 책 정보를 처리할 수 있는 능력을 가지고 있다.

구글 딥마인드가 훌륭한 AI 모델을 생산할 능력에 대해서는 의심하는 이가 없지만, 구글 내부의 관료주의를 헤쳐나가며 그 연구를 훌륭한 제품으로 변환할 수 있을지에 대해서는 구글 안팎 사람들이 의문을 가지고 있습니다. 하사비스는 보수적인 구글 제품 조직을 설득하여 자신의 발전을 생산으로 밀어붙여야 합니다. 성공적인 균형을 유지해온 구글에는 변화를 주저하는 경향이 강한 만큼, 이것은 결코 간단한 일이 아닙니다.

AI의 다음 단계

챗봇이 단순한 대화 상대를 넘어서 우리를 대신해 행동하는 에이전트로 확장되면서, 하사비스의 근본적 연구가 중요한 역할을 할 준비가 되었습니다. 오픈AI는 이미 자율적으로 행동하는 에이전트 소프트웨어를 개발 중이며, 하사비스는 딥마인드도 이 분야에 집중하고 있다고 말한다.

하사비스가 알파고에 적용된 강화 학습을 좋아합니다. AI 에이전트들도 비슷한 기술을 사용하여 우리 세계를 매핑하고 스스로 행동할 수 있다고 하사비스는 생각하기 때문입니다. 이것은 이용자가 상호작용을 시작해야만 정보를 제공하는 오늘날의 대화형 모델보다 한 단계 발전된 것입니다. 하사비스가 이 완벽한 순간의 가능성에 대해 이야기할 때, 그는 활기찬 모습을 보입니다.

구글의 미래를 이끌 하사비스, CEO까지 고려되나?

하사비스가 이번 프로젝트를 성공적으로 마무리한다면, 그에게는 새로운 질문들이 제기될 수 있습니다. 그 중 하나는 바로 그가 구글의 AI 연구 부서뿐만 아니라 구글 자체를 이끌어야 하는지 여부입니다. 만약 하사비스가 AI 연구에서 성공한다면, 그가 AI 분야의 리더십을 구글에 다시 가져다 줄 것이라는 기대감이 크기 때문입니다.

하사비스는 "그런 얘기는 직접 들어본 적 없어요"라고 말합니다. 그는 연구에 바쁘고, 발명할 것이 많으며, 이 모든 일의 일부가 되고 싶다는 열정을 보이고 있습니다. 아마도 구글이 하사비스를 필요로 하는 곳은 바로 지금의 위치일 겁니다. 하사비스는 "경영도 할 수 있지만, 열정이 있는 건 아니에요. 나는 항상 연구와 과학을 최적화하기 위해 노력해요."라고 말하고 있습니다.

AI 헤드라인

KL3M - 저작권 침해 없이 인증된 최초의 대규모 AI 모델(Wired)

프랑스 연구진과 273 Ventures는 저작권이 있는 자료에 의존하지 않고도 공개적으로 사용 가능한 자료를 사용하여 대규모 음성 AI 모델을 훈련할 수 있음을 보여줍니다. KL3M 모델과 Common Corpus 데이터 세트는 AI를 윤리적이고 합법적으로 개발할 수 있는 방법을 보여주는 예시입니다.

AI가 곧 맥주를 만들어 낼까?(Nature Communications

250개의 벨기에 맥주를 대상으로 한 연구에 따르면, AI가 맥주 테스트에서 인간 시음가보다 더 저렴하고 나은 결과를 제공한다고 합니다. 지금까지는 소비자 맥주 테스트를 통해 시장에서 잘 받아들여지는 알코올 및 무알코올 맛의 방향을 알아내는 것이 쉽지 않습니다. 소비자들이 어떤 새로운 풍미를 좋아할지 예측하는 것이 복잡하기 때문입니다. 과학자들은 250개 벨기에 맥주의 200가지 이상의 화학적 특성을 파악했습니다. 생성된 데이터 세트로 10개의 머신러닝 모델을 훈련하고 테스트하여 소비자의 맛과 선호도를 예측했으며, 이 예측을 기반으로 AI 레시피에 따라 테스트 맥주를 양조했습니다. 시음에서 AI 맥주가 시음자들로부터 더 나은 평가를 받았다고 연구자들은 말합니다. AI 맥주 실험은 식품 디자인에서 AI의 잠재력을 보여주고 있습니다. 지금까지 전문 시음가들이 맛과 향을 테스트해 왔는데, 이는 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸립니다. 앞으로 시음가에 의한 새로운 레시피의 일반적인 평가는 AI에 의해 보완될 것입니다. 비용 절감을 위해서라도 그럴 것입니다.